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机器学习徐国清基于k-means算法的聚类模型河南工业职业技术学院

什么是聚类所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法。这个方法要保证同一类的数据有相似的特征。根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把较相似、差异较小的样本聚成一类（簇），最后形成多个类（簇），使同一个类（簇）内部的样本相似度高，不同类（簇）之间差异性高。

k-means算法原理k-means算法也称为k均值聚类算法，由于其简洁和高效，成为所有聚类算法中使用最广泛的一种聚类算法。k-means算法的原理是：给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值聚类算法根据某个距离函数